針對(duì)用戶行為的不確定性和家電優(yōu)先級(jí)對(duì)負(fù)荷調(diào)度的影響,提出一種在預(yù)算限制下考慮綜合舒適度的智能用電優(yōu)化模型。首先,將用戶費(fèi)用支出與舒適度相結(jié)合定義了單位舒適度支出,并闡述了針對(duì)用戶用電舒適度的前提假設(shè)。其次,基于時(shí)間優(yōu)先級(jí)和設(shè)備優(yōu)先級(jí)對(duì)舒適度值進(jìn)行分配,綜合2種優(yōu)先級(jí)得到綜合舒適度。最后,在預(yù)算限制下,建立了考慮綜合舒適度的智能用電優(yōu)化模型,并利用持續(xù)搜索粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解。通過(guò)3種不同預(yù)算限制下的仿真驗(yàn)證了該模型在提高用戶舒適水平方面的有效性。

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【部分圖文】：

圖5情景1下各負(fù)載用電狀態(tài)

基于該家庭2.5元/天的預(yù)算，得到獲得最大舒適度的設(shè)備調(diào)度模式，各負(fù)載用電情況如圖5所示。從圖5中可以看出各類(lèi)家電在各時(shí)段的用電情況，顯示了家電在各時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)。12種家電中有9種家電參與調(diào)度，運(yùn)行功率較高的熱水器、微波爐和洗碗機(jī)未參與調(diào)度的原因是受到較低預(yù)算的約束。為了驗(yàn)證該....

圖6情景2下各負(fù)載用電狀態(tài)

在情景2中，用戶預(yù)設(shè)預(yù)算限制從2.5元/天增加到5元/天，得到該情景下最優(yōu)設(shè)備調(diào)度模式，各負(fù)載用電情況如圖6所示。相比圖5，圖6加入了洗碗機(jī)的使用。顯而易見(jiàn)，用戶為電力消耗支付更高的費(fèi)用，即用戶預(yù)算的增加意味著可以將較高操作成本的電器投入使用，用戶還可以延長(zhǎng)電器的使用時(shí)間。在隨機(jī)....

圖7情景3下各負(fù)載用電狀態(tài)

再次將預(yù)算提高至10元/天，得到該情景下最優(yōu)設(shè)備調(diào)度模式，各負(fù)載用電情況如圖7所示。相比圖5、圖6，此時(shí)圖7中12種設(shè)備全部投入運(yùn)行，其中包括大功率熱水器和微波爐的投入。為了滿足用戶用電需求，用戶預(yù)設(shè)更高的預(yù)算限制，可以獲得更多種類(lèi)電器的投入使用，并提高舒適程度。限制預(yù)算為10元....

圖8各時(shí)段期望舒適度和3種情景下實(shí)現(xiàn)舒適度對(duì)比

綜合上述3種情景，圖8顯示了在3種預(yù)算情景下用戶獲得的各時(shí)段實(shí)現(xiàn)舒適度的結(jié)果。從圖8中可以看出，預(yù)算限制越高，實(shí)現(xiàn)舒適度越高。為滿足用戶的用電需求，家電在06:00—09:00時(shí)段、18:00—24:00時(shí)段等用電高峰時(shí)段的運(yùn)行，能有效提高用戶舒適水平。而為了滿足更低的預(yù)算限制，....

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